XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化中
物理学在气候变化中的作用
抽象物理学在理解和预测气候变化现象中起着基本作用。本文探讨了物理原理与地球气候系统动态之间的复杂联系。关键方面，例如辐射转移，热力学，流体力学和温室气体的行为，以阐明它们对全球气候模式的影响。此外，还检查了基于物理的模型和模拟在气候研究中的应用，突出了它们在预测未来气候场景并告知缓解策略方面的重要性。物理学的作用超出了主动干预的范围，强调了科学理解在应对气候变化带来的复杂挑战中的重要性。此摘要概述了物理学有助于揭示气候变化的复杂性的关键途径，从而强调了其在塑造我们星球未来的必不可少的作用。关键字：物理，气候变化，文凭学生，MSBTE。
二氧化碳去除（CDR）：其在降低气候变化中的潜在作用
本文件由国会研究服务局（CRS）编写。CRS作为国会委员会和国会议员的无党派共享员工。它仅在国会的指导下和在国会的指导下运作。CRS报告中的信息不应出于与CRS机构角色有关的CRS向国会议员提供的信息的公众理解以外的目的依赖。CRS报告在美国不受版权保护。未经CRS许可，任何CRS报告都可以全部复制和分发。但是，由于CRS报告可能包括第三方受版权保护的图像或材料，如果您希望复制或以其他方式使用受版权保护的材料，则可能需要获得版权持有人的许可。
AI在缓解气候变化中的作用
该计划和报告准备工作由ADB部门集团运输专家Takeshi Fukayama领导。该团队由Ronald Mark G.Omaña组成，该部门小组项目分析师；佩德罗·阿基诺（Pedro Aquino），高级项目官（基础设施），帝摩斯 - 莱斯特居民任务（TLRM）； TLRM高级项目官Jose Perreira； TLRM运营助理Geraldo Moniz Da Silva。该报告的内容由Idea Consultants，Inc。编写，并与Engerosec Corporation和日本Kokusai Kogyo Co.，Ltd。合作。来自学术领域的Benjamim Hopffer Martins和Hugo Ximenes，东帝汶大学工程，科学与技术学院土木工程系，为团队做出了贡献，并参加了实地研究。该报告由斯里兰卡居民任务高级项目官员Aruna Nanayakkara审查； ADB气候变化和可持续发展部气候变化专家Okju Jeong；以及技术援助的技术顾问Haiyoung Chang。
可持续仓库自动化中的群机器人
摘要。根据人口普查和统计局的统计数据，2010年至2014年之间物流行业的90％以上的工作来自货运和存储服务。随着行业4.0及其相关的新兴技术的出现（例如云计算，物联网，自动机器人等。），建议使用智能机器人仓库管理系统。这些创新通过使自主移动机器人从人对商品过渡到商品对人，从而改变了仓库中的采摘程序和推出程序。一组机器人合作，通过将实用结构和行为汇总到类似于鸟类，鱼类或蜂群中的实用结构和行为来解决群体机器人的问题。但是，向工业应用的过渡尚未完成令人满意的水平。文献中缺乏有关利用群算法的现实群体应用的知识。通常，使用了群算法组件（或我们称之为基本的蜂群行为）。因此，本文讨论了该技术可用的机会以及其使用可能带来的挑战。最后，已经提出了一些可能的解决方案，以帮助应对可持续仓库自动化中确定的挑战。
非洲大学在处理气候变化中的作用
抽象的背景非洲国家是最脆弱和受气候变化影响的影响。理解气候变化为非洲人口，政客和非洲联盟都带来了重大障碍，对所有参与的人都提出了重大挑战。普遍认为，大学和其他高等教育机构必须作为变革的驱动力发挥领导作用。因此，非常重要的是，非洲大学对缓解和适应措施进行教育，制定必要的举措，以促进与气候变化相关的主题进行研究，并促进与主要利益相关者的合作和联盟。结果这项研究报告旨在确定非洲高等教育机构正在努力应对气候变化带来的挑战的程度。通过一种混合方法方法来实现这些目标，并结合了文献综述，国际调查以及来自非洲大学的选定案例研究的包含，这些案例研究已制定了成功的倡议。这项研究已经揭示了很大的差异，例如对气候变化的潜在结果及其在非洲国家相关的极端事件的不同看法。此外，该研究强调了在特定问题上达成显着共识的领域。它还对大学实施的不同策略进行了全面的看法，以促进多个领域的气候变化和适应。关键词气候变化，可持续性，高等教育，大学，非洲尽管有必要为减轻气候变化和适应后果的影响的共同任务而越来越兴趣，但HEI需要加强他们的努力来增强教授和研究人员的工作。为此，公共当局和其他私营部门行为者的参与至关重要。结论本文概述了一些需要采取的行动，以便大学在全球努力中扮演着更积极的角色，以处理与气候变化相关的问题。学术参与者显着着重于应对非洲的气候变化挑战。此外，还积极强调利用科学和研究来理解气候变化问题，并为适应和缓解的适用工具提供了适用的工具，以保护人们和环境。因此，非洲大学在气候变化领域增强其专业知识至关重要且敏感，从而促进了进行创新研究的能力，以解决与不断发展的气候相关的各种挑战。这项研究为非洲大学提供了几个有用的课程，以复制在不同国家和环境中产生结果的经验。
印度少数民族在马来多数文化中的适应
马来西亚印第安人进入马来西亚马来文化的迁移和文化进程提出了一项关于文化融合，身份转化和神经认知适应性的有趣研究。这项叙事评论旨在通过文化神经科学的角度探索这些动态，该镜头研究了文化背景如何形成和由人脑塑造。马来西亚印第安人主要由泰米尔人组成，泰米尔人在英国殖民时期迁移的泰米尔人在马来西亚建立了重要的存在，对文化马赛克有很大的贡献。马来西亚印第安人的适应性涉及在保留其文化遗产和采用马来多数文化的要素之间进行谈判。这可以通过语言使用，饮食变化，通婚以及参与国家活动和习俗的参与来看待。文化神经科学提供了一个理论框架，作为了解文化变量如何影响大脑功能和结构的基础。它整合了人类学，心理学，神经科学和遗传学的方法，以了解文化如何塑造神经机制。通过将文化神经科学与经验和定性研究弥合，它在马来西亚马来人的多数文化中发展了更全面的叙事。
创伤性脑损伤模型系统工作人员模型系统知识转化中心 (MSKTC) 的沟通工具包
[根据接收者调整措辞] 我想与大家分享由联邦政府资助的模型系统知识转化中心 (MSKTC: http://msktc.org/ ) 为脑外伤 (TBI) 患者及其家人提供的免费、基于研究的资源。MSKTC 与 TBI 模型系统中心合作开发涵盖各种 TBI 康复主题的资源 ( http://msktc.org/tbi )。这些资源针对 TBI 患者及其家人的不同学习风格，采用多种格式（视频、音频和印刷品），包括情况说明书、信息漫画（以漫画风格的故事板格式呈现的信息）、视频、播客、带旁白的幻灯片和快速回顾。MSKTC 资源提供英语和西班牙语版本。MSKTC 和 TBI 模型系统由美国卫生与公众服务部国家残疾人、独立生活研究所、社区生活管理局资助。我在下面附上了这些资源的链接。请随意与可能从中受益的人分享。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
健康老龄化中心指南 - 2024 年 8 月
针织和针线圈：周三，上午 10 点至中午。加入针线小众小组，开展针线项目，与其他志同道合的手工艺人交流。免费。老龄化健康中心女性时间：8 月 2 日和 16 日，周五，下午 1 点至 2 点加入此小组，结识生活中志同道合的女性，建立长久的友谊。享受与他人建立联系的机会，甚至可以在预定的会议时间之外制定计划。免费。灵气分享：8 月 5 日，周一，下午 1 点至 2:30 灵气大师 Joye Swisher 将主持本次会议，并分享简单的技巧，让学生利用“生命力能量”，改善健康并提高生活质量。免费。技术聊天 - iPhone、iPad 和 Android：非正式问答环节。询问导航功能、应用程序、社交网络、自定义、电子邮件等。确保您的设备已充电，并且您可以随时访问密码。免费。 • iPhone 和 iPad：8 月 5 日星期一，下午 1 点至 2 点 • Android：8 月 5 日星期一，下午 2 点至 3 点 保险咨询：8 月 6 日和 20 日星期二。致电可免费预约。Shine 志愿者提供有关 Medicare/Medicaid、处方和长期护理保险的公正保险咨询。需要预先注册。
楼宇自动化中的暖通空调负荷预测和节能策略
电子邮件：mvrushank1@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 在不断发展的楼宇自动化领域，有效管理供暖、通风和空调 (HVAC) 系统对于实现最佳能源效率和整体可持续性至关重要。本研究论文致力于细致探索 HVAC 负荷预测的深远意义，并在复杂的楼宇自动化系统框架内描述创新的节能策略。该研究着手全面分析主动管理 HVAC 负荷的预测能力。通过仔细研究尖端技术和方法，该研究旨在解开精确预测 HVAC 负荷变化所涉及的错综复杂的问题。理解和利用楼宇自动化系统的预测潜力是本研究的基石。此外，本文深入探讨了 HVAC 负荷管理范围内的节能策略的多方面探索。通过研究实际应用和成功案例，该研究力求提炼出最有效和可扩展的方法来抑制能源消耗，同时又不损害建筑物居住者的舒适度和幸福感。这些策略包括自适应控制机制、先进的传感器技术以及与新兴智能电网解决方案的集成，从而促进了可持续建筑运营的整体方法。该研究还探讨了预测性暖通空调负荷管理与楼宇自动化系统更广泛目标之间的共生关系。通过这样做，它揭示了预测分析、机器学习算法和数据驱动的决策过程的无缝集成，最终形成智能、响应迅速且节能的暖通空调基础设施。这项研究的意义超越了理论框架，旨在为行业从业者、建筑经理和政策制定者提供可行的见解。通过综合暖通空调负荷预测和节能策略方面的最新进展，本文旨在成为塑造智能和可持续建筑未来轨迹的宝贵资源。总之，本研究论文全面探讨了暖通空调负荷预测与楼宇自动化系统中节能策略的融合。通过对预测技术的细致研究和对可持续实践的细致分析，本研究旨在阐明通往更节能、更具弹性和更智能的建筑运营的道路。关键词：暖通空调负荷预测、节能策略、楼宇自动化系统、预测分析、可持续建筑运营 ______________________________________________________________________________________